近几年，扫地机器人市场发展迅猛。在早期发展阶段，扫地机器人主要以改进扫地效能为主。现阶段，扫地机器人在保证提供较优良的清洁效果后，势必转向多传感器融合、导航、路径规划等智能化核心技术的发展方向上。
常见的扫地机器人，资料图
扫地机器人基本功能为清扫、吸尘、拖地等，这都是用户直观可见的。因此，相关企业在清扫毛刷的材料、结构形式、旋转速度/方式，以及吸尘原理、吸尘机构形式、拖布材料、拖布布置方式、供水量、供水方式等基本功能原理和技术方面不断优化。同时，为了实现更好的清洁效果、更良好的用户体验，扫地机器人在人工智能相关领域，已经涉及到多传感器信息融合的关键技术。
多传感器信息融合，是指综合来自多个传感器的感知数据，以便产生更可靠、更准确或更全面的机器人状态信息，如在扫地机器人中融合激光雷达、超声传感器、红外传感器、里程计的信息等。
多传感器信息融合处理的基本原理，类似人类大脑处理信息的过程，可通过对多种传感器反馈信息的合理分析与使用，从而降低各种单一传感器在空间和时间局限性方面的影响，并通过冗余信息的解析，更加完善和更加精确地反映出检测对象的特性，消除信息的不确定性，得到对观测环境具备较高可行性的一致性结果。
某类扫地机器人内部的激光测距传感器，资料图
目前，扫地机器人多采用红外传感器、接触式传感器、超声波传感器等，少部分高端机型使用了线扫描激光雷达传感器。对于智能化的扫地机器人室内定位和复杂路径规划的需求而言，传感器提供的信息尚显不足。
比如，目前，在扫地机器人采用的室内导航和定位技术中，航位推算方法是最为常用的一种方法。通过机器人自身的里程计、陀螺仪、加速度传感器等内部传感器，实时解算机器人自身的速度、姿态信息。以出发点为绝对零点，则可以渐进累加地推算出机器人当前所在位置和姿态。但是，这种方法随着工作时间的增加，积分运算误差和定时系统时差引起的误差将会逐渐累积，因此不适于长时间精确定位。
扫地机器人内部的各种排线，大部分连接的都是各种传感器。资料图
将来，视觉传感器，如深度摄像头、仿生视觉、结构光传感器、低成本高性能激光雷达传感器、软体防碰撞接触式传感器等高性能、新型传感器的应用，将给扫地机器人决策提供更丰富的参考信息。同时，在算法层面，需要深挖多传感器信息融合处理算法，在纷繁复杂的传感器反馈信息中，提取有效信息，并根据优化策略规则制定决策。
